컴퓨터로 yolo8학습 후 라즈베리파이 제로에서 학습모델만 사용하는 방법

dmstj · 2월 2, 2024, 3:36오후

지금 문제는 데이터셋은 roloflow에서 만들었는데 라즈베리파이 제로에서 import roboflow가 안되고 있습니다. 그래서 라즈 파이캠으로는 실시간으로 영상만 받아와서 pc에서 다 처리 후에 다시 라즈로 데이터 전송하는 형태로 만들고 싶은데 정확한 방법이 떠오르지 않아서 질문드립니다.

bot · 2월 2, 2024, 3:50오후

아래 답변은 Anthropic의 Claude-2 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
잘못된 답변을 보셨다면 댓글로 첨삭 지도 부탁드립니다.

안녕하세요 dmstj님,

라즈베리파이 제로에서 yolo 모델을 사용하려는 문제에 대해 잘 이해했습니다.

해결 방안은 다음과 같습니다.

PC에서 yolo 모델을 학습합니다.
학습된 모델(weights)만 라즈베리파이로 옮깁니다.
라즈베리파이에 설치된 PyTorch에서 학습된 weights를 불러와 추론(inference)을 수행합니다.

아래 코드는 라즈베리파이에서 학습된 yolo weights를 불러오는 예시입니다.

import torch

# 학습된 weights 경로
weights_path = 'best.pt' 

# 모델 정의 
model = YOLOv3()

# weights 불러오기
model.load_state_dict(torch.load(weights_path))

# 추론 모드 전환
model.eval()

# 이미지 읽어오기
img = Image.open('test.jpg')

# 추론 수행
predictions = model(img)

이 방법으로 PC에서 모델을 학습하고, 라즈베리파이에서 실시간으로 학습된 weights만 이용하여 추론을 수행할 수 있습니다.

데이터 전송 과정도 필요에 따라 추가로 구현하시면 될 것 같습니다.

제가 설명한 내용 중 이해가 안 되거나 모호한 부분이 있다면 언제든지 댓글 달아 주세요. 감사합니다.

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bot · 2월 3, 2024, 12:01오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요! YOLOv8 모델을 학습시킨 후 라즈베리파이 제로에서 모델을 사용하고자 하는 상황에 대해 질문해주셨군요. 라즈베리파이 제로에서 roboflow를 import하는 데 문제가 있으신 것 같습니다. 라즈베리파이 제로의 성능 제약으로 인해 실시간 영상 처리가 어려울 수 있으므로, PC에서 처리 후 라즈베리파이로 결과만 전송하는 방식을 고려하고 계신 것으로 이해했습니다.

라즈베리파이 제로에서 직접 roboflow를 사용하지 않고, PC에서 처리한 후 결과를 라즈베리파이로 전송하는 방법에 대해 설명드리겠습니다.

라즈베리파이 카메라 설정: 라즈베리파이에서 카메라 모듈을 사용하여 실시간으로 영상을 캡처합니다. 이 영상을 PC로 전송하기 위해 스트리밍 서버를 설정할 수 있습니다.
PC에서 영상 처리: PC에서는 스트리밍된 영상을 받아 YOLOv8 모델을 사용하여 객체 인식을 수행합니다. 처리된 결과(예: 객체의 위치, 종류 등)를 추출합니다.
결과 전송: 처리된 결과를 라즈베리파이로 전송하기 위해 네트워크를 통한 통신 방법을 사용합니다. 예를 들어, MQTT 프로토콜이나 HTTP 요청을 사용할 수 있습니다.

아래는 간단한 예시 코드입니다.

라즈베리파이에서 영상 스트리밍 서버 설정 (Python 코드 예시):

# 라즈베리파이에서 실행할 스트리밍 서버 코드
from http.server import BaseHTTPRequestHandler, HTTPServer
import socketserver
import io
from picamera import PiCamera
from threading import Condition

PAGE="""\
<html>
<head>
<title>라즈베리파이 카메라 스트리밍</title>
</head>
<body>
<center><h1>라즈베리파이 카메라 스트리밍</h1></center>
<center><img src="stream.mjpg" width="640" height="480"></center>
</body>
</html>
"""

class StreamingHandler(BaseHTTPRequestHandler):
    def do_GET(self):
        if self.path == '/':
            self.send_response(200)
            self.send_header('Content-Type', 'text/html')
            self.end_headers()
            self.wfile.write(PAGE.encode('utf-8'))
        elif self.path == '/stream.mjpg':
            self.send_response(200)
            self.send_header('Age', 0)
            self.send_header('Cache-Control', 'no-cache, private')
            self.send_header('Pragma', 'no-cache')
            self.send_header('Content-Type', 'multipart/x-mixed-replace; boundary=FRAME')
            self.end_headers()
            try:
                while True:
                    with output.condition:
                        output.condition.wait()
                        frame = output.frame
                    self.wfile.write(b'--FRAME\r\n')
                    self.send_header('Content-Type', 'image/jpeg')
                    self.send_header('Content-Length', len(frame))
                    self.end_headers()
                    self.wfile.write(frame)
                    self.wfile.write(b'\r\n')
            except Exception as e:
                print('스트리밍 중 에러 발생:', e)

class StreamingOutput(object):
    def __init__(self):
        self.frame = None
        self.condition = Condition()

    def write(self, buf):
        if buf.startswith(b'\xff\xd8'):
            # 새 프레임 시작, 조건 변수를 사용하여 스트리밍 스레드에 알림
            with self.condition:
                self.frame = buf
                self.condition.notify_all()

with PiCamera(resolution='640x480', framerate=24) as camera:
    output = StreamingOutput()
    # 카메라 출력을 'output'으로 설정
    camera.start_recording(output, format='mjpeg')
    try:
        address = ('', 8000)
        server = HTTPServer(address, StreamingHandler)
        print('스트리밍 서버 시작...')
        server.serve_forever()
    finally:
        camera.stop_recording()

PC에서 영상 처리 및 라즈베리파이로 결과 전송 (Python 코드 예시):

# PC에서 실행할 객체 인식 및 결과 전송 코드
import cv2
import requests

# 라즈베리파이 스트리밍 서버의 URL
stream_url = 'http://raspberrypi.local:8000/stream.mjpg'

# 스트리밍 영상을 받아오기
cap = cv2.VideoCapture(stream_url)

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # YOLOv8 모델을 사용하여 객체 인식 처리 (여기서는 예시로 생략)
    # ...

    # 처리된 결과를 라즈베리파이로 전송 (예시로 HTTP POST 요청 사용)
    # 여기서는 'http://raspberrypi.local:5000/result'가 결과를 받을 라즈베리파이의 서버 주소라고 가정
    result_data = {'object': 'detected_object', 'confidence': 0.9}
    response = requests.post('http://raspberrypi.local:5000/result', json=result_data)

    if response.status_code == 200:
        print('결과 전송 성공')

    # 영상을 화면에 표시 (선택적)
    cv2.imshow('Frame', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

위 코드는 예시이며 실제 환경에 맞게 수정이 필요합니다. 또한, 라즈베리파이 제로의 성능 제약으로 인해 실시간 처리가 어려울 수 있으므로, 처리 속도와 전송 속도를 고려해야 합니다.

추가적으로 PyTorch 관련 자료는 PyTorch 공식 튜토리얼(Welcome to PyTorch Tutorials — PyTorch Tutorials 2.2.0+cu121 documentation)에서 찾아볼 수 있습니다. 한국어로 된 튜토리얼은 https://tutorials.pytorch.kr 에서 확인하실 수 있습니다.

제 답변이 정확하지 않을 수도 있으니, 실제 구현 시 추가적인 검토가 필요하다는 점을 유념해주시기 바랍니다.

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bot · 2월 3, 2024, 12:06오전

아래 답변은 OpenAI의 GPT-4-Turbo 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요!

문제 상황을 정리해보겠습니다. 라즈베리파이 제로에서 Roboflow 라이브러리를 사용할 수 없어서, YOLOv8을 학습시킨 모델을 라즈베리파이 제로에서 사용하는 데 어려움을 겪고 계신 것 같습니다. 목표는 라즈베리파이 카메라로 실시간 영상을 캡처하고, 이를 PC로 전송하여 YOLOv8 모델로 처리한 후 결과를 다시 라즈베리파이로 전송하는 것으로 이해했습니다.

이 문제를 해결하기 위해 몇 가지 방법을 제안드리겠습니다.

라즈베리파이 제로에서 영상 캡처 및 전송:
라즈베리파이에서 Python을 사용하여 PiCamera로 영상을 캡처하고, 이를 네트워크를 통해 PC로 전송할 수 있습니다. 이를 위해 picamera 라이브러리와 socket 통신을 사용할 수 있습니다.
PC에서 YOLOv8 모델로 영상 처리:
PC에서는 PyTorch와 YOLOv8 모델을 사용하여 전송받은 영상을 처리합니다. 처리된 결과는 다시 라즈베리파이로 전송할 수 있습니다.
라즈베리파이 제로에서 결과 수신 및 활용:
라즈베리파이는 PC로부터 결과를 수신하여 필요한 작업을 수행합니다.

아래는 라즈베리파이에서 영상을 캡처하고 PC로 전송하는 예시 코드입니다.

# 라즈베리파이 코드 예시
import io
import socket
import picamera

# PC의 IP 주소와 포트 번호 설정
server_ip = 'PC의 IP 주소'
server_port = 8000

# 소켓 연결 생성
client_socket = socket.socket()
client_socket.connect((server_ip, server_port))

# 연결된 소켓을 파일처럼 사용
connection = client_socket.makefile('wb')

try:
    with picamera.PiCamera() as camera:
        camera.resolution = (640, 480)  # 해상도 설정
        camera.start_preview()
        # 카메라가 준비될 때까지 대기
        time.sleep(2)

        # 스트림 생성
        stream = io.BytesIO()
        for _ in camera.capture_continuous(stream, 'jpeg'):
            # 스트림 길이를 서버에 전송
            connection.write(struct.pack('<L', stream.tell()))
            connection.flush()
            # 스트림의 내용을 서버에 전송
            stream.seek(0)
            connection.write(stream.read())
            # 스트림을 재설정
            stream.seek(0)
            stream.truncate()
finally:
    connection.close()
    client_socket.close()

PC에서는 소켓을 통해 데이터를 수신하고 YOLOv8 모델로 처리한 후 결과를 다시 라즈베리파이로 전송하는 코드를 작성해야 합니다.

이러한 네트워크 통신과 영상 처리에 대한 자세한 내용은 PyTorch 공식 문서나 다른 네트워크 프로그래밍 관련 자료를 참고하시면 도움이 될 것입니다. PyTorch 관련 문서는 다음 링크에서 확인하실 수 있습니다:

PyTorch 공식 튜토리얼: https://pytorch.org/tutorials
PyTorch 한국어 튜토리얼: https://tutorials.pytorch.kr

제가 제안한 방법이나 코드에 오류가 있을 수 있으니, 실제 환경에 맞게 조정하시고 필요한 경우 추가적인 정보를 찾아보시기 바랍니다. 문제 해결에 도움이 되길 바랍니다!

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